昨晚上老同事聚会，一个同事说道一个面试问题没有一个人做出来，就是求连续日期登录次数最大的用户，同事说借助 rownumber即可求解，由于是喝酒聊天，也没有说详细的解决过程。今天早上想了下，终于想到了具体的解决思路。
登录时间里面有详细的时分秒数据，而我们的题目只要求连续的天数，所以使用DATEDIFF函数可以解决，
DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate ,
有多个用户都在登录，因此应该以用户名为分区，登录时间为顺序来计算rownumber，因此，就是下面的表达式：
ROW_NUMBER() over(partition by Name order by LoginTime desc) as rn
关键问题来了，如何求得连续的登录情况？
如果是连续的记录，那么 diffDate- rn 肯定是相同的！
OK，果然这种方式很巧妙，那么我们最终的SQL写出来也不难了。
开始动手，先构造一个表，插入初始数据：
/* 求连续登录次数最多的用户 */ create table UserLoginInfo( ID int IDENTITY primary key, Name varchar(50) not null, LoginTime datetime not null ) go insert UserLoginInfo (Name,LoginTime) values('zhang','2015-11-10 12:01:50') ,('li','2015-11-11 11:01:50') ,('wang','2015-11-9 11:01:50'); go insert UserLoginInfo (Name,LoginTime) values ('zhang','2015-11-11 12:01:50'), ('li','2015-11-11 12:01:50'), ('wang','2015-11-11 11:01:50'), ('zhang','2015-11-12 12:01:50'), ('li','2015-11-13 13:01:50'), ('wang','2015-11-12 11:01:50'), ('zhang','2015-11-13 12:01:50'), ('li','2015-11-14 11:01:50'), ('wang','2015-11-14 11:01:50'); go
然后用下面的SQL得到结果：
select top 1 Name,diffRn,COUNT(diffRn)as LoginCount from( select Name,diffDate,rn, (diffDate-rn) as diffRn from( select ID,Name, DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate , ROW_NUMBER() over(partition by Name order by LoginTime desc) as rn from UserLoginInfo ) t1 ) t2 group by diffRn,Name order by LoginCount desc
答案是：
Name diffRn LoginCount zhang 14 4
如果注释掉 top 1，我们就知道这个结果的由来了：
Name diffRn LoginCount zhang 14 4 li 13 3 wang 14 2 wang 15 1 li 14 1 wang 13 1
这个问题也可以衍生出 求连续登录的用户，或者求连续登录15天的用户（比如QQ的签到功能），是不是很熟悉呢？
实际上，上面这个查询，遇到一天登录多次的情况下，统计是不准确的，例如，构造下面的测试数据：
View Code
这时应该先去除某天的重复数据，才是正确的，所以查询应该做如下改进：
select --top 1 Name,diffRn,COUNT(diffRn)as LoginCount from( select Name,diffDate,rn, (diffDate-rn) as diffRn from( select Name, diffDate, ROW_NUMBER() over(partition by Name order by diffDate asc) rn from ( select distinct Name,DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate from UserLoginInfo ) t0 ) t1 ) t2 group by diffRn,Name order by LoginCount desc;
结果是：
Name diffRn LoginCount zhang 14 4 wang 14 2 li 13 2 li 14 2 li 48 2 li 411 2 li 774 2 wang 13 1 wang 15 1
结果符合我们的预期，算是完整的答案了。
不知道别的同学还没有更好的解决方案？
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本文转自深蓝医生博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bluedoctor/p/5002417.html，如需转载请自行联系原作者
